解决Matplotlib绘制扇形图标签重叠问题

待我称王封你为后i 2022-10-20 05:25 167阅读 0赞

#### 问题如下 ####

当我使用Matplotlib绘制图形时，经常会遇到一些比例太小导致 **百分比标签** 以及 **文本标签** 重叠问题。这样的话非常影响美观，效果在BOSS心中的大打折扣。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDM1Mjk4MQ_size_16_color_FFFFFF_t_70]  
代码如下：

from matplotlib import pyplot as plt
    
    frac = [0,0,18/50,16/50,9/50,6/50,2/50]
    label = ['[3,4]','(4,5]','(5,6]','(6,7]','(7,8]','(8,9]','(9,10]']
    plt.pie(frac,labels=label,autopct="%.2f%%",textprops={"size":10},shadow=True)
    plt.show()

#### 解决 ####

老Amy不甘示弱，遇到问题就是肝！首先，我们解决的思路是，使得重叠标签中，一个进行向上挪动一丢丢即可。

那问题是代码怎么来实现呢？

首先，我们需要了解到，`plt.pie()`有多个返回值，参考官网如下：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDM1Mjk4MQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]  
oh no，那有的朋友会说全英文的谁知道在巴巴啥，于是翻译过来如下：

*  patches 绘制饼图每一块的对象
 *  texts 文本的列表
 *  autotexts 百分比的文本列表

或者打印出来如下：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDM1Mjk4MQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]  
这样我们就明白了。所以第二步，我们需要考虑的是：如何取出我们需要的 **文本对象** 与 **百分比对象** 去设置距离。

了解到每个返回的数据类型实际上是 `list` 列表，而列表里面的**每个元素**就是图形中**每个文本的对象**。

所以，此时我们通过循环将重叠的元素取出来，而又因为构建绘图数据中，是**索引为0**与**索引为1**两个元素为0导致重叠。所以我们获取其中一个即可。

代码如下：

from matplotlib import pyplot as plt
    
    frac = [0,0,18/50,16/50,9/50,6/50,2/50]
    label = ['[3,4]','(4,5]','(5,6]','(6,7]','(7,8]','(8,9]','(9,10]']
    
    patches,texts,autotexts = plt.pie(frac,labels=label,autopct="%.2f%%",textprops={"size":10},shadow=True)
    
    for i in range(len(autotexts)):
        if i == 0:
            print(texts[i])
            print(autotexts[i])
    
    plt.show()

![在这里插入图片描述][20210517203134153.png]

那问题是，我们怎么去设置它的位置呢？因为`matplotlib`关于设置的方法非常多，而我们并不主张记忆，更加主张时用时查。所以这个时候就需要借助我们的官网了。

查官网的第一步是需要知道，该数据是什么类型的对象，则使用`type()`输出其类型。

print(type(texts[i]))
    print(type(autotexts[i]))

![在这里插入图片描述][20210517203435892.png]  
然后我们就去官网搜索`matplotlib.text.Text`，定位：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDM1Mjk4MQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDM1Mjk4MQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]  
ohohoh，至于这些英文就需要大家自己去看了，你懂的吧！所以接下来，我们来写代码解决我们的问题：

from matplotlib import pyplot as plt
    
    frac = [0,0,18/50,16/50,9/50,6/50,2/50]
    label = ['[3,4]','(4,5]','(5,6]','(6,7]','(7,8]','(8,9]','(9,10]']
    
    patches,texts,autotexts = plt.pie(frac,labels=label,autopct="%.2f%%",textprops={"size":10},shadow=True)
    
    for i in range(len(autotexts)):
        if i == 0:
            print(texts[i].set_y(0.1))
            print(autotexts[i].set_y(0.1))
    
    plt.show()

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDM1Mjk4MQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDM1Mjk4MQ_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20221020/bc1e2b21fe724245b55533cb9d958d09.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDM1Mjk4MQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: /images/20221020/ac9396a469324580bb893e685a1cfd7b.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDM1Mjk4MQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]: /images/20221020/b3d3025bb47b47fa8887a1ef98f3c3b6.png
[20210517203134153.png]: /images/20221020/981dd8c631b3494f86fb1ae379e28553.png
[20210517203435892.png]: /images/20221020/20b72a70ac1e404aa060ffd733b3fa62.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDM1Mjk4MQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]: /images/20221020/ab6a11febda64f0e97610b7e8e91f6bf.png
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[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDM1Mjk4MQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]: /images/20221020/3a6ad69df7444b6dab0ee3c9dc19520b.png